Estadistica 1

Nombre: Enrique Sebastián Treviño Orta Matrícula: 2710379

Nombre del curso:

Pronósticos para la toma de decisión Nombre del profesor:

NORA ELISA GONZALEZ GAYTAN

Módulo:

Modulo 3 Actividad:

Integradora 3

Fecha: miércoles 17 de septiembre del 2014

Bibliografía:

Bowerman B., O’Connell R., Koehler A. (2007). Pronósticos, series de tiempo y regresión. (4ª ed.). México: Cengage Learning.
ISBN: 9789706866066

J. Enrique Montemayor Gallegos. (2012). Métodos de pronósticos para negocios. 1era. Ed. México. Editorial Digital del Tecnológico de Monterrey. E-Book: https://www.editorialdigitaltec.com/index.php?route=product/product&filter_name=Montemayor&product_id=166

Hanke, J. E., Wichern, D. (2006). Pronósticos en los negocios. (8ª ed.). México: Pearson Educación. 
ISBN: 9702607590

Objetivo: realizar mediante este ejercicio la proyección de resultados con una serie de datos y con una variante o dos por medio de el modelo de regresión lineal múltiple y

Procedimiento:

1.- abrí blackboard.

2.- descargue la información de las diapositivas y de el contenido.

3.- leí y comprendí el contenido

4.-busque la tarea

5.-realice una investigación.

6.-conteste la tarea.

Resultados:

regresión lineal múltiple:

¿Qué es?

Un modelo donde se utiliza una variable de respuesta y múltiples variables independientes, en forma lineal.

¿Qué es el coeficiente de determinación y el coeficiente de correlación?

El coeficiente de determinación: es el porcentaje de variabilidad explicada por el modelo o el grado de ajuste de la recta a los puntos observados.

El coeficiente de correlación es el grado de asociación entre dos variables.

¿Cuáles son las desventajas de la multicolinealidad?

Si hay multicolinealidad entre las variables independientes los coeficientes de las x no pueden ser interpretados o se contradicen con el coeficiente de correlación.

¿Por qué es recomendable comparar modelos de regresión?

Porque hay que probar cuales tiene mejor ajuste y sirvan mejor para predecir o describir según se vaya a utilizar.

Serie de tiempo:

¿Qué es?

Es un modelo donde la variable independiente es el tiempo.

¿A qué se refiere la auto correlación?

son aquellas que se relacionan entre sí y que, con base en los patrones de su variabilidad, puedes estimar su respuesta futura. Es decir, una vez que conozcas el patrón de comportamiento de un fenómeno a través del tiempo, te será más sencillo pronosticar cuáles serán los resultados futuros.

¿Cuáles son las principales ventajas de las series de tiempo en los pronósticos?

Te guían en la toma de decisiones de una manera mas objetiva.

¿Cuáles son los principales números índice en la economía nacional?

Balanza de pago

Pib

Inflacion annual

Deflacion

Ingreso per capital

Deuda externa.

Salario minimo

Desempleo

Tasa de interes

Indice de precios

¿Cuál es la diferencia entre componente cíclico y estacional?

Son oscilaciones cuasicíclicas de media cero, las que tienen periodicidad anual o de un submúltiplo del año (trimestrales, mensuales, etc.) y se conocen como oscilaciones estacionales.

Son oscilaciones con periodicidad de entre año y medio y hasta diez años, dependiendo de la definición de ciclo que se utilice. Suelen ser menos frecuentes y menos sistemáticas que las estacionales.

La diferencia principal esta en la cantidad de tiempo ya que los cíclicos abarcan cantidades mayores de tiempo

¿A qué se refiere el ajuste del poder de compra mediante deflación?

Quiere decir la cantidad de cosas que se pueden adquirir con una misma cantidad en comparación con un periodo anterior basado en el el valor de la deflación.

¿Qué es apalancamiento y cómo se relaciona con las observaciones atípicas?

La influencia que tiene las observaciones atípicas en el modelo si calculamos el apalancamiento para cada variable podremos decidir si se mantienen en el modelo o se eliminan.

Martín

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